检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:胡长远[1] 唐和生[1,2] 薛松涛[1,3] 苏瑜[1]
机构地区:[1]同济大学结构工程与防灾研究所,上海200092 [2]同济大学土木工程防灾国家重点实验室,上海200092 [3]东北理工大学建筑学科
出 处:《燕山大学学报》2013年第3期265-269,共5页Journal of Yanshan University
基 金:国家自然科学基金资助项目(51178337;50708076);科技部国家重点实验室基础研究资助项目(SLDRCE11-B-01)
摘 要:为了解决带有约束的桁架结构的多目标优化问题,本文采用了一种基于微分演化的多目标优化(DEMO)方法。DEMO方法采用多目标优化进化算法中Pareto和拥挤距离排序机制,并保留了DE算法的优点。为了验证DEMO算法的可行性和有效性,对经典桁架进行尺寸优化,并与其他优化方法进行了比较,数值结果表明DEMO算法性能比其他算法要好,其所得的解具有更好的多样性、均匀性和收敛性。In order to solve the multi-objective optimization of truss structures with constrains,a new approach to multi-objective optimization based on differential evolution(DEMO) was adopted in this paper.DEMO adopted the mechanisms of Pareto based ranking and crowding distance sorting which used by evolutionary algorithms for multi-objective optimization,and preserved the advantages of differential evolution(DE).Classical truss sizing optimization problems are solved to demonstrate the feasibility and effectiveness of the DEMO algorithm,and the results are compared with other optimization methods.The results indicate that the DEMO provides better performance in the diversity,the uniformity and the convergence of the obtained solution than other methods.
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